matlab代码实现纹理计算

资 源 简 介

matlab代码实现纹理计算

详 情 说 明

纹理计算是图像处理中用于量化图像纹理特征的重要技术。在MATLAB中，可以通过灰度共生矩阵（GLCM）等方法计算多种纹理特征，包括熵、对比度、均值、方差等。

### 纹理特征计算思路 灰度共生矩阵（GLCM） 首先需要构造图像的灰度共生矩阵，该矩阵反映了图像中像素灰度值的空间分布关系。GLCM的计算通常基于给定的方向和距离，例如水平（0°）、垂直（90°）或对角线方向（45°、135°）。

熵（Entropy） 熵衡量图像的随机性或不确定性，纹理越复杂，熵值越高。计算基于GLCM的概率分布，反映像素值变化的混乱程度。

对比度（Contrast） 对比度反映图像中局部变化的剧烈程度，高对比度表示图像中存在明显的边缘或细节。该特征通过GLCM中像素差异的加权和计算得出。

均值（Mean） 均值表示图像像素值的平均强度，可通过GLCM的统计计算得到。

方差（Variance） 方差衡量像素值偏离均值的程度，反映纹理的波动性，高方差通常意味着纹理变化较大。

### MATLAB实现方法 MATLAB提供了`graycomatrix`函数用于生成灰度共生矩阵，并结合`graycoprops`函数直接计算对比度、熵等特征。均值与方差也可通过统计函数（如`mean2`和`var`）对图像矩阵进行计算。

### 扩展应用 这些纹理特征广泛应用于医学影像分析、遥感图像分类、工业检测等领域，结合机器学习可进一步提升分类或识别精度。